“Transformasi digital bukan lagi sekadar wacana masa depan, melainkan kebutuhan nyata dalam layanan kesehatan modern. Melalui penerapan teknologi seperti computational pathology, kami berkomitmen memastikan setiap keputusan klinis didukung oleh data yang akurat dan analisis yang komprehensif," ujar dr. Grace Frelita, Chief Medical Officer Siloam Hospitals Group.
Deteksi Kanker Payudara Berbasis AI, Lebih Cepat dan Akurat
Intinya sih...
- AstraZeneca dan Siloam International Hospitals berkolaborasi, mendorong pemanfaatan AI di bidang komputasional patologi anatomi untuk meningkatkan akurasi, kecepatan, dan konsistensi diagnosis penyakit, termasuk kanker payudara.
- Layanan komputasional patologi anatomi berbasis AI dapat diakses di Siloam International Hospitals Lippo Village dan MRCCC Siloam Hospitals Semanggi.
- Teknologi ini memiliki tingkat kecepatan dan akurasi yang tinggi dalam mendeteksi subkategori baru, yaitu HER2-low dan HER2-ultralow.
Disclaimer: This summary was created using Artificial Intelligence (AI)
Bertepatan dengan peringatan Bulan Kesadaran Kanker Payudara pada Oktober lalu, AstraZeneca dan Siloam International Hospitals berkolaborasi dalam mendorong pemanfaatan teknologi akal imitasi (artificial intelligence/AI) di bidang komputasional patologi anatomi (computational anatomical pathology).
Teknologi ini dapat menganalisis citra jaringan secara digital dengan bantuan AI untuk meningkatkan akurasi, kecepatan, dan konsistensi diagnosis penyakit, termasuk kanker, menurut keterangan resmi.
Deteksi kanker dengan cepat
Pada tahap awal, layanan laboratorium komputasional patologi anatomi berbasis AI ini dapat diakses di Siloam International Hospitals Lippo Village dan MRCCC Siloam Hospitals Semanggi.
Inisiatif ini menjadi kolaborasi pertama di Indonesia yang memanfaatkan AI dalam mendeteksi tipe kanker payudara, yang memiliki tingkat kecepatan dan akurasi yang tinggi dalam mendeteksi subkategori baru, yaitu HER2-low dan HER2-ultralow.
Kolaborasi ini menjadi langkah strategis untuk memperkuat kemampuan tenaga medis dalam memanfaatkan teknologi secara optimal, menghadirkan diagnosis yang lebih cepat dan tepat, serta meningkatkan mutu layanan bagi pasien.
Adopsi teknologi computational pathology
HER2-ultralow merupakan subkategori kanker payudara baru dengan tingkat ekspresi HER2 yang sangat rendah, yang sebelumnya sering kali sulit teridentifikasi secara manual dan kerap diinterpretasikan sebagai HER2-negatif. Namun, dengan teknologi komputasional patologi anatomi berbasis AI, digadang-gadang mampu mempercepat proses analisis jaringan dengan tingkat akurasi lebih tinggi.
Tenaga medis dapat menganalisis citra jaringan dengan presisi tinggi, mengurangi variasi interpretasi/pembacaan antar pengamat, serta mempercepat proses diagnostik. Kehadiran klasifikasi baru ini membuka babak baru dalam precision medicine atau pengobatan presisi, yang mana dapat membantu dokter menentukan terapi yang lebih tepat dan sesuai dengan profil biologis pasien.
Melalui kemitraan ini, AstraZeneca dan Siloam International Hospitals berkomitmen untuk meningkatkan kompetensi digital tenaga medis dalam memanfaatkan teknologi secara optimal untuk melakukan diagnosis yang lebih akurat, cepat, efisien, dan konsisten.
Dengan dukungan teknologi terbaru ini, hasil patologi anatomi menjadi terintegrasi dan dapat diakses secara real-time di seluruh jaringan rumah sakit Siloam di Indonesia. Teknologi ini dapat memangkas waktu interpretasi patologi anatomi, pengiriman hasil, dan mempercepat pengambilan keputusan klinis serta membantu dokter menentukan pengobatan yang paling tepat bagi pasien.
Layanan kesehatan yang lebih cerdas dan inklusif
Esra Erkomay, Presiden Direktur AstraZeneca Indonesia menjelaskan, dengan menghadirkan teknologi komputasional patologi berbasis AI, mereka berkomitmen mempercepat adopsi inovasi yang mampu mengubah cara diagnosis dan pengobatan dilakukan, demi masa depan layanan kesehatan yang lebih cerdas dan inklusif.
“Pemanfaatan AI dalam computational pathology kini memungkinkan deteksi ekspresi HER2-ultralow dengan presisi lebih tinggi—sebuah terobosan yang menandai perubahan paradigma dalam pengobatan kanker payudara yang akan semakin personal dengan hadirnya terapi target bagi pasien HER2-ultralow,” jelasnya.
Komitmen ini sejalan dengan agenda transformasi kesehatan nasional yang digagas Kementerian Kesehatan RI. Melalui teknologi digital, pemerintah mendorong perluasan akses, peningkatan mutu dan efisiensi layanan, serta penerapan pengobatan berbasis data dan bukti ilmiah.
